RA码译码简化算法的研究

RA码BP译码算法，可以实现线性时间译码，然而具有较高的复杂度。为了便于硬件实现，首先提出将最小和算法应用于RA码，然后对最小和算法进行了改进，提出了归一化算法和偏移算法，使循环译码算法在复杂度和性能之间取得了较好的折衷。仿真结果表明：归一化算法和偏移算法复杂度低，性能接近BP算法。     

计算机算法的信息执行回收与程序的效率

本文旨在为现行的算法设计介绍一种新的思想，即信息的执行回收．在设计算法时，注意应用这种思想，将会大大将提高程序的效率．     

计算机算法的信息执行回收与程序的效率

本文旨在为现行的算法设计介绍一种新的思想，即信息的执行回收，在设计算法时，注意应用这种思想，将会大大将提高程序的效率。     

一类改进的Broyden算法的收敛性分析

提出了一组求解无约束优化问题的改进的Broyden算法，并给出了算法的全局收敛性结果(不包括DFP算法)。虽然求解凸规划问题的不精确线性搜索的DFP算法的全局收敛性从理论上难于讨沦，但数值计算经验表明，DFP算法有很强的实用性。将BFGS算法、DFP算法和Broyden算法(Φ=0．5)进行了对比数值试验，并详细地分析了每个算法的计算量。     

基于PID神经网络的控制器研究

提出了一种基于PID神经网络的控制方法，给出了控制器的结构形式，分析了网络中采用附加动量项的BP学习算法，并利用MATLAB软件对带时滞的一阶对象进行了仿真，其仿真结果表明，该方法具有响应快，超调小，无静差等特点。     

神经网络BP算法的研究,实现及改进

给出了目前较流行的一种神经网络学习算法－－神经网络ＢＰ算法的数学证明及计算机实现，并在此基础上提出了几种改进算法。计算机模拟结果表明，改进算法提高了学习速度与精度，应用于工程图形元素识别效果良好。     

基于独立大粒度任务网格调度算法的分析比较

独立任务在异构环境下的调度问题已经得到了广泛的研究，已提出了许多启发式任务调度算法，其中包括静态调度算法和动态调度算法．对目前已提出的6种启发式任务调度算法进行了分析和研究，重点介绍了轮循（RR）算法．为了更好的比较这6种算法，采用了一种叫做处理器消耗周期（TPCC）的标准，并通过仿真，将算法进行了性能对比．     

时延受限的单播QoS路由算法

介绍了几种典型的单播QoS路由算法，对DCUR算法和Preferred link-based算法进行了描述．在RDM算法的基础上，提出了RDM_N算法．将Preferred link-based算法、DCUR算法和RDM_N算法进行了比较和讨论，结果表明，RDM_N算法是一种性能很好的算法．     

求最小生成树的另一算法及其与其它算法的比较

利用最小生成树的性质，先找出一些在生成树中应保留的边，再去掉一些无用的边的思想方法，最后得到一个求最小生成树的算法。其时间复杂度与kruskal算法接近，对于稀疏图，其性能更优越。     

分布式系统中欺负算法及其优化

在介绍分布式系统欺负算法的基础上，对欺负算法由于传输大量信包以致性能较低的缺点进行详细分析，并抽象出数学模型．针对此问题，提出了一种优化算法并建立数学模型．通过对两种算法的比较分析，给出优化算法的优点：网络流量小、响应时间短、通信量最小化，并且避免了网络延迟和网络拥塞。     

大型过程优化问题SQP算法的研究进展

ＳＱＰ算法是求解非线性优化问题的一个主要算法，在过程优化领域被广泛应用和研究，它的计算机实现成为ＣＡＰＥ中一个主要方向。十几年来，降维分解是研究和发展的一个焦点，近年来，应用ＡＮＮ研究ＳＱＰ开始兴起，其中ＧＨＮ开辟了ＳＱＰ网络一个新的研究方向，叙述了近几年发表的主要工作，评述具有若干新进展。     

改进的Apriori算法对语音合成中韵律参数的预测

在语音合成系统中，韵律特征参数的描述正确与否直接影响着语音合成系统的输出效果。为了解决目前语音合成技术中提高合成语音自然度这一难点，研究了数据挖掘技术来发现韵律参数之间的相互关系。通过改进Apriori算法对这些关系进行规则描述，来解决目前语音合成中缺陷的前后音节的韵律参数之间的关系。结果表明，经改进后适合语音数据的Apriori算法，可以获得汉语韵律参数中基频参数和时长参数的变化规则，这些规则较方便的为语音合成系统的选音提供帮助和指导。     

基于矢量空间的直线跟踪算法

目前大多数直线跟踪算法基于传统的正交网络－－直角系统。本文提出一种基于矢量空间的直线跟踪算法，它适用于正交与非正交网格系统，且算法在实现过程中采用了整数运算，实践证明了它的通用与有效性。     

TCP/IP协议中拥塞控制算法探讨

该文在分析了Internet产生网络拥塞原因的基础上，着重讨论了TCP／IP协议控制拥塞的策略与算法，并对基于TCP与IP的拥塞控制策略进行了对比性探讨。     

进化算法在求解连续空间函数优化问题上的比较

优化算法就是一种搜索过程和规则，它是基于某种思想和机制，通过一定的途径和规则来得到满足用户要求问题的解.优化问题也是人们在工程技术、科学研究和经济管理等诸多领域中经常遇到的问题.鉴于工程优化问题的复杂性、约束性、非线性、多极小等特点，分析各种算法，寻求一种适合要求的算法很重要.目前，进化算法主要包括遗传算法、模拟退火法、混沌算法、蚂蚁算法、粒子群算法等.分别介绍了5种算法的基本思想以及它们的特点，并且通过对几个连续函数的优化比较，阐述了算法的各自不足.     

基于蚁群算法的数据挖掘方法研究

在研究了基本蚁群聚类模型、信息熵以及几个经典的聚类分析算法的基础上，针对传统K—means算法的不足，首先提出了一种基于信息素的k-means改进算法，该算法以基于信息素的转移概率为判断标准来进行聚类，减少了算法的参数个数，加快了聚类的进程．在深入研究了基于信息熵的LF改进算法的基础上，提出了一种蚁群聚类组合算法策略．     

一种基于逃逸时间算法生成分形图象的加速算法

提出加速逃逸时间算法生成分形图象的算法-屏幕分割算法，根据逃逸时间算法生成分形图象的特点，将屏幕区域进行矩形分割，检测每个矩形区域内是否有受控点，若没有，用背景色填充，反之则利用进逸时间算法绘制图象。利用屏幕分割法，图象生成速度明显提高。     

RBF神经网络中心选取OLS算法的研究

介绍了RBF网络的基本原理，对RBF网络中心选取的算法进行了研究，探讨一种算法，以克服目前RBF网络中心选取算法中的一些缺点，文章给出了OLS算法及其应用函数逼近的实例，结果证明，由于教育处过程中应用了这一算法的正交化性质，所以网络调整时对已有模式的扰动最小，这说明OLS算法不仅简单有效，而且性能优越，并有较强的实用性，在许多领域有广泛应用。     

局域网中动态二次选举算法

提出了一种局域网中如何快速有效地选举出性能最佳的节点替代出现故障的专用设备的方法：二次选举法，结合了集中式算法与分布式算法的优点，避免了二者的缺陷，成功地解决了局域网中集中式管理的不稳定性，提高了系统的健壮性．     

单纯形法与Karmarkar算法及其变形算法的比较

单纯形法和Ｋａｒｍａｒｋａｒ算法及其变形算法是解线性规划问题的三个不同算法，本文从实例出发，对三种算法进行了比较和分析。